《表2 数据集介绍：基于学生人体检测的无感知课堂考勤方法》

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《基于学生人体检测的无感知课堂考勤方法》

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在注册阶段，采用人脸角度筛选方法为14名学生每人筛选出10张正面人脸图像，共计140张，制作成筛选训练集Train-With10。在后续三周的课堂上，使用同样的方式采集每名学生正面人脸图像共计420张，制作成筛选测试集TestWith10。为进行对照实验，在注册和识别阶段，通过MTCNN检测算法对每名学生的视频流进行裁剪，再由人工为每名学生筛选出20张不同角度的人脸图像，制作成多姿态人脸数据集Train-Without20和Test-Without20。数据集的详细介绍如表2所示。因为经过人脸角度筛选后的人脸图片比多姿态人脸图片少，所以两种类型的数据集的大小不同。